《基于神经网络的多参数矿井火灾识别方法》PDF+DOC
作者:任慧,孙继平,田子建,王会芹
单位:辽宁工程技术大学
出版:《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2007年第04期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFFXKY2007040230
DOC编号:DOCFXKY2007040239
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针对矿井火灾早期预测预报研究了新的方法,将矿井火灾图像与温度、烟雾、CO、CO2、O2等多个参数相结合,进行综合分析,对矿井火灾进行判断。依据神经网络建立的数学模型,采用神经网络的学习算法,对矿井火灾进行识别。通过仿真分析结果表明,矿井火灾正确识别率很高,特别是采用RBF神经网络,正确识别率达到98%以上,从而为神经网络实际用于矿井火灾识别成为可能,该方对矿井火灾早期预测预报具有重要的理论意义和实用价值。
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